基于复杂网络的灰度图像识别新方法研究

发布时间：2021-01-06 18:43

　　图像识别技术是计算机视觉的重要研究部分,在监控录像、交通监控、人机交互、手机识别解锁、车牌识别等都有非常广泛的应用。目前图像识别的方法有很多,根据在识别过程中用到的识别特征不同,大致可以分为基于区域的算法、基于模型的算法、基于轮廓的算法和基于特征的算法等四类。根据在识别过程中的算法不同,大致可以分为基于滤波理论的图像识别方法、基于Mean Shift的图像识别方法、基于偏微分方程的图像识别等三类。但是,因为这些算法与图像中点的位置和顺序都有密不可分的联系,因此图像在进行旋转、平移、缩放时,其识别准确率都会受到影响。因此,对现有图像识别方法进行有效的改进是有工程实践意义的。近十几年来,基于图论方法的复杂网络研究是工程领域中受到极大关注的一个研究方向,其不仅在网络通讯、控制工程等领域中有广泛的应用,而且在图像识别研究领域也有重要应用。复杂网络是由节点及节点间的连接关系组成的一种拓扑网络,网络的结构仅与节点间的相互连接关系有关,无关乎节点的顺序与位置。因此,从理论上说,将复杂网络方法引入到图像识别中,将会减小图像在发生旋转、平移、缩放时对识别准确率的影响。值得注意的是,现有的基于复杂网络的图... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

规则网络

图 2-2 随机网络Fig.2-2 Random network网络都不能很好的反映即 WS 小世界网络模型进行规则网络（P=0） Watts 提出了比 WS 更 WS 小世界构建算法的网络的一些特征，即大上班的同事，可能有些离应于 WS 小世界模型的。

重新布线概率 P，可进行规则网络（P=0）和随机网络（P=1）999 年，Newman 和 Watts 提出了比 WS 更简单的 NW 小世界随机化加边”代替 WS 小世界构建算法的“随机重连”。络反映了朋友关系网络的一些特征，即大部分人的朋友都是邻居或在同一单位上班的同事，可能有些离得比较远，不在同朋友，这种情况对应于 WS 小世界模型的重新连线或在 NW 线产生的远程连接。随机化重连P=0 P=1

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于cvtree方法和复杂网络理论的癌症进化树分析[J]. 沈路明,韦芳萍.  基因组学与应用生物学. 2014(02)
[2]基于纹理与几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取[J]. 李强,张景发.  地壳构造与地壳应力文集. 2013(00)
[3]基于K-L变换的水下目标声图像识别方法研究[J]. 肖璐,冯西安.  计算机仿真. 2013(03)
[4]基于复杂网络特性的带钢表面缺陷识别[J]. 任海鹏,马展峰.  自动化学报. 2011(11)
[5]基于复杂网络的城市公共交通网络研究[J]. 顾前,杨旭华,王万良,王波.  计算机工程. 2008(20)

博士论文
[1]基于复杂网络的图像目标识别方法研究[D]. 汤晓.广东工业大学 2013

硕士论文
[1]基于几何特征的人脸识别算法研究[D]. 曹海燕.曲阜师范大学 2015
[2]基于复杂网络的形状描述方法研究[D]. 郅大鹏.安徽大学 2014
[3]分水岭算法在图像分割中的应用研究[D]. 张毅.广东工业大学 2013
[4]基于轮廓的形状识别方法研究[D]. 潘珍.西南大学 2012
[5]基于关键点检测的图像信息简约表达及应用研究[D]. 刘剑.天津大学 2012



本文编号：2961072